Sztuczna inteligencja w transporcie – 10 korzyści i przypadków użycia dla nowoczesnych przedsiębiorstw

Aby osiągnąć obecny poziom, branża transportowa przeszła szereg badań, analiz, prób i udoskonaleń. Ewoluując od pierwszego kamienia milowego w postaci parowca w 1787 r., do wynalezienia rowerów na początku XIX wieku, samochodów osobowych w latach 90. XIX wieku, pociągów w XIX wieku i samolotów w 1903 r., sektor ten przeszedł w ostatnich latach znaczną transformację.

Obecnie branża transportowa osiągnęła bezprecedensowy poziom, w którym pojazdy nie wymagają nawet interwencji człowieka, aby poruszać się po drodze. Oczywiście postęp technologiczny przyczynił się do jego niezwykłej podróży pełnej innowacji i ewolucji. Jesteśmy obecnie w wieku, w którym sztuczna inteligencja w transporcie pomaga osiągnąć istotne przełomy, przyciągając wzrok szefów transportu na całym świecie.

Globalny rynek sztucznej inteligencji w branży motoryzacyjnej wyceniono w 2022 r. na 2,99 miliarda dolarów i szacuje się, że w latach 2023–2030 będzie rósł w tempie CAGR wynoszącym 25,5.

Przyjrzyjmy się bliżej, aby zrozumieć różnorodne zalety sztucznej inteligencji w transporcie, a także jej praktyczne zastosowanie w branży.

Zrozumienie nieskończonych zalet sztucznej inteligencji w transporcie

Sztuczna inteligencja w transporcie przynosi wiele korzyści, rewolucjonizując branżę i ulepszając różne aspekty ekosystemu transportowego. Sztuczna inteligencja, w połączeniu z innymi pojawiającymi się technologiami, takimi jak IoT, uczenie maszynowe, przetwarzanie w chmurze, analiza dużych zbiorów danych i 5G, otwiera świat możliwości i nowe horyzonty w zakresie wzajemnych połączeń między pojazdami, torując drogę dla bardziej wydajnego, zaawansowanego i bezpieczniejszego transportu systemy.

Dzięki sztucznej inteligencji na czele wizja samochodów autonomicznych staje się rzeczywistością, obiecując rewolucyjną zmianę w sposobie, w jaki postrzegamy i doświadczamy transportu. Oznacza znaczący krok w przyszłość, w której mobilność nie jest tylko źródłem dotarcia do celu, ale inteligentnym ekosystemem, dla którego bezpieczeństwo, wygoda i zrównoważony rozwój są priorytetem.

Nic dziwnego, że wykorzystanie sztucznej inteligencji w transporcie pomaga temu sektorowi zminimalizować zatory w ruchu, zwiększyć bezpieczeństwo pasażerów, zmniejszyć ryzyko wypadków, zmniejszyć emisję dwutlenku węgla i zmniejszyć ogólne koszty finansowe.

Krótko mówiąc, sztuczna inteligencja wprowadziła branżę w nową erę innowacji, oferując wiele korzyści, które zmieniają sposób, w jaki poruszamy się po systemach transportowych i zarządzamy nimi.

Zdając sobie sprawę z transformacyjnej roli sztucznej inteligencji w transporcie, przedsiębiorstwa z branży dokonują znacznych inwestycji, aby zyskać przewagę konkurencyjną i wyprzedzić czasy.

Rzućmy okiem na kilka niezwykłych zalet sztucznej inteligencji w transporcie:

W miarę ciągłego rozwoju sztucznej inteligencji w branży transportowej i wywierania wpływu na ten sektor, możemy spodziewać się coraz większej liczby zastosowań sztucznej inteligencji w przemyśle motoryzacyjnym. Przyjrzyjmy się kilku praktycznym przypadkom zastosowania sztucznej inteligencji w transporcie.

10 najlepszych przypadków użycia sztucznej inteligencji w transporcie

Sztuczna inteligencja w branży transportowej zmienia cały krajobraz. Od optymalizacji zarządzania ruchem po poprawę bezpieczeństwa pojazdów – liczne zastosowania sztucznej inteligencji w transporcie wyjaśniają, dlaczego branża odnotowuje wykładniczy wzrost i dlaczego organizacje wdrażają tę technologię.

Odkryjmy 10 najpopularniejszych przypadków zastosowania sztucznej inteligencji w transporcie i zbadajmy, w jaki sposób technologia jest siłą napędową rewolucjonizującą ten sektor.

Konserwacja predykcyjna

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w konserwacji predykcyjnej pojazdów i infrastruktury. Pomaga wykryć podstawowe problemy i działać zapobiegawczo, a nie reaktywnie. Analizując dane historyczne i dane podawane w czasie rzeczywistym, sztuczna inteligencja może prognozować potencjalne problemy z pojazdami lub infrastrukturą transportową, umożliwiając proaktywną konserwację, aby zapobiegać awariom i skracać przestoje. To predykcyjne podejście zwiększa bezpieczeństwo i przyczynia się do oszczędności kosztów dla firm transportowych.

Chatboty obsługi klienta

Chatboty oparte na sztucznej inteligencji na nowo definiują sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcję z klientami. Te chatboty, wyposażone w funkcje przetwarzania języka naturalnego (NLP), mogą rozumieć zapytania klientów dotyczące funkcji samochodu i odpowiadać na nie, dostarczać informacji, a nawet pomagać w rozwiązywaniu problemów.

Chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą przejąć przyziemne zadania pracowników, takie jak pomaganie klientom w wyborze modelu samochodu, planowanie jazd próbnych i zbieranie opinii klientów, jednocześnie odciążając agentów ludzkich do rozwiązywania bardziej złożonych problemów.

Wykorzystując chatboty oparte na sztucznej inteligencji, firmy mogą zwiększyć efektywność obsługi klienta, skrócić czas reakcji oraz zapewnić bardziej spersonalizowane i wciągające doświadczenie użytkownika.

Może Cię zainteresować: W jaki sposób sztuczna inteligencja poprawi jakość obsługi klienta w 2023 roku?

Pojazdy autonomiczne

Jednym z najbardziej zmieniających się zastosowań sztucznej inteligencji w transporcie są pojazdy autonomiczne lub samochody bez kierowcy. Pojazdy autonomiczne, koncepcja, która kilka lat temu była fantazją science-fiction, teraz stała się rzeczywistością. Tokio może być doskonałym przykładem tej wizji, w której samochody autonomiczne z powodzeniem poruszają się po drogach. Jednak ze względów bezpieczeństwa kierowca siedzi w pojeździe, aby w sytuacji awaryjnej kontrolować samochód.

Dzięki uczeniu maszynowemu i zaawansowanym czujnikom sztuczna inteligencja umożliwia pojazdom postrzeganie otoczenia i reagowanie na nie, dzięki czemu autonomiczna jazda staje się rzeczywistością. Chociaż ludzie byli sceptyczni wobec tej wizji na etapach jej rozwoju, samochody autonomiczne zaczęły liczyć się w sektorze transportu.

Nic więc dziwnego, że w najbliższej przyszłości pojazdy autonomiczne staną się normą. Wyobraź sobie Ubera bez kierowcy. Ten dzień już wkrótce nadejdzie.

Wykrywanie oszustw ubezpieczeniowych

Oszustwa stanowią palący problem w branży ubezpieczeń komunikacyjnych. Ubezpieczyciele muszą wypłacić miliardy dolarów z tytułu fałszywych roszczeń. Sztuczna inteligencja z NLP odgrywa kluczową rolę w zwalczaniu oszustw ubezpieczeniowych. Algorytmy sztucznej inteligencji analizują samą ilość danych w celu identyfikowania anomalii i wykrywania podejrzanych wzorców nieuczciwych działań, umożliwiając firmom ubezpieczeniowym podejmowanie proaktywnych działań w celu zapobiegania fałszywym roszczeniom w czasie rzeczywistym, oszczędzania zasobów, ograniczania strat finansowych i utrzymywania integralności ekosystemu ubezpieczeniowego . Wykorzystując sztuczną inteligencję do wykrywania oszustw ubezpieczeniowych, ubezpieczyciele mogą usprawnić rozpatrywanie roszczeń, zwiększyć dokładność i budować zaufanie wśród ubezpieczających.

Analiza zachowań kierowców

Oparta na sztucznej inteligencji analiza zachowań kierowców zmienia krajobraz bezpieczeństwa transportu. Urządzenia telematyczne wyposażone w algorytmy AI mogą monitorować i analizować różne aspekty zachowań kierowców, m.in. przekroczenie prędkości, gwałtowne przyspieszanie lub hamowanie, okresy między wymianami oleju, zużycie paliwa, przestoje pojazdu po wypadku czy przestrzeganie przepisów ruchu drogowego.

Dane te są bezcenne w zarządzaniu flotą, modelach wyceny ubezpieczeń i promowaniu nawyków bezpieczniejszej jazdy. Zapewniając wgląd w zachowania kierowców, sztuczna inteligencja przyczynia się do poprawy bezpieczeństwa na drogach, zmniejszania ryzyka wypadków i pomaga optymalizować składki ubezpieczeniowe w oparciu o indywidualne nawyki kierowcy.

Prognozy opóźnień lotów

Opóźnienie lotu to jeden z najczęstszych problemów współczesnego transportu lotniczego. Negatywnie wpływa to na doświadczenia pasażerów w transporcie lotniczym, podważając wartość firmy transportowej i prowadząc do zwiększonego wskaźnika rezygnacji klientów.

Sztuczna inteligencja przychodzi na ratunek, aby przezwyciężyć te problemy. Wykorzystując analizę dużych zbiorów danych i sztuczną inteligencję w transporcie, branża może zaoferować wyjątkową obsługę klienta, skracając czas oczekiwania i poprawiając komfort podróży.

Ponieważ wszystko, od usterek technicznych po złą pogodę, może powodować opóźnienia lotów, technologia pomaga sektorowi lotniczemu uzyskać przydatny wgląd w możliwości, które mogą powodować opóźnienia i odwołania lotów. Firma może aktualizować te informacje i szczegóły lotu dla pasażerów, co może pomóc im wyeliminować niepotrzebne czasy oczekiwania i odpowiednio zaplanować rozkłady jazdy.

Przeczytaj także: Wpływ sztucznej inteligencji na przemysł lotniczy

Zarządzanie ruchem

Jednym z największych problemów komunikacyjnych, z jakimi regularnie spotykają się osoby dojeżdżające do pracy, są zatory w ruchu. Sztuczna inteligencja w transporcie jest tutaj, aby stawić czoła również temu wyzwaniu. Aby zoptymalizować przepływ ruchu, algorytmy AI analizują dane w czasie rzeczywistym z różnych źródeł, w tym czujników, kamer drogowych i urządzeń GPS. Inteligentne systemy zarządzania ruchem dynamicznie dostosowują czasy sygnalizacji i przekierowują pojazdy, zmniejszając zatory i poprawiając wydajność.

Co więcej? Pasażerowie otrzymują na bieżąco istotne informacje, takie jak możliwe wypadki, prognozy ruchu czy blokady dróg. Ponadto są powiadamiani o najkrótszej trasie, co pomaga im dotrzeć do celu bez wpadania w pułapki w ruchu ulicznym. W ten sposób sztuczna inteligencja nie tylko rozwiązuje problem niechcianego ruchu, ale także skraca czas oczekiwania i poprawia bezpieczeństwo na drogach.

Śledzenie pojazdów w czasie rzeczywistym

Systemy śledzenia pojazdów oparte na sztucznej inteligencji zapewniają wgląd w czasie rzeczywistym w lokalizację, stan i stan floty. Integrując dane GPS, czujniki i analizy predykcyjne, firmy mogą optymalizować planowanie tras, monitorować zużycie paliwa i proaktywnie planować konserwacje. Usprawnia to zarządzanie flotą, zmniejsza koszty paliwa, poprawia terminowość dostaw i zapewnia ogólną efektywność operacyjną floty transportowej.

Co więcej? Ponieważ dane przesyłane są do chmury, można uzyskać do nich łatwy dostęp z dowolnego urządzenia w dowolnym momencie.

Zarządzanie zapasami

Sztuczna inteligencja w transporcie naprawdę zrewolucjonizowała zarządzanie zapasami i magazynami. Wykorzystując roboty magazynowe oparte na sztucznej inteligencji i algorytmy uczenia maszynowego, firmy mogą przewidywać popyt, identyfikować optymalny poziom zapasów oraz skuteczniej i dokładniej automatyzować procesy ponownego zamawiania. To nie tylko minimalizuje ryzyko braków i nadmiernych zapasów, ale także zwiększa ogólną efektywność łańcucha dostaw, redukując koszty i poprawiając zadowolenie klientów.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w transporcie jest niezwykle niezwykłe, ponieważ umożliwia prognozowanie zarówno krótkoterminowe, jak i długoterminowe. W prognozach krótkoterminowych może porównać podaż z popytem, ​​upewniając się, że w magazynie znajdują się tylko niezbędne produkty. W dłuższej perspektywie przewiduje trendy i identyfikuje sezonowe potrzeby.

Przeczytaj także: Jak stworzyć aplikację do zarządzania zapasami

Inteligentna opieka kierowcy

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje opiekę i bezpieczeństwo kierowców dzięki inteligentnym systemom monitorującym zachowanie kierowców i warunki drogowe. Wykorzystując rozpoznawanie emocji, obraz komputerowy, inteligentne czujniki IoT i sztuczną inteligencję w transporcie, nowoczesne pojazdy mogą identyfikować zachowania kierowców, które mogą stanowić zagrożenie w ruchu drogowym. Sztuczna inteligencja może rozpoznać, czy stan kierowcy jest potencjalnie niebezpieczny, analizując takie czynniki, jak temperatura ciała, zmęczenie, senność, ruchy oczu, pozycja głowy, styl jazdy i czas. W odpowiedzi system AI może podjąć działania zapobiegawcze, takie jak zatrzymanie pojazdu lub przejście do trybu jazdy autonomicznej.

Zaawansowane systemy wspomagania kierowcy (ADAS) wykorzystują algorytmy sztucznej inteligencji do wykrywania potencjalnych zagrożeń, ostrzegania kierowców w czasie rzeczywistym, a w niektórych przypadkach podejmowania działań naprawczych, aby zapobiec wypadkom. Zwiększa to nie tylko bezpieczeństwo kierowców i pasażerów, ale także przyczynia się do obniżenia kosztów ubezpieczenia i ograniczenia ryzyka wypadków spowodowanych błędem ludzkim.

Rząd Wielkiej Brytanii uznał zmęczenie za jedną z głównych przyczyn zachowań kierowców powodujących wypadki.

Rzeczywiste przykłady sztucznej inteligencji w transporcie

Sztuczna inteligencja sprawia, że ​​przemysł motoryzacyjny jest bardziej zaawansowany, zautomatyzowany i wydajny. Dlatego wiele ogromnych przedsiębiorstw, a nawet wschodzących start-upów, coraz częściej wykorzystuje sztuczną inteligencję w transporcie. Poniżej znajdują się niektóre z wiodących przykładów sztucznej inteligencji w transporcie.

Tesli

Tesla wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby umożliwić autonomiczną jazdę w swojej gamie pojazdów. Ten motoryzacyjny gigant wykorzystuje potencjał sztucznej inteligencji do wykrywania zachowań kierowców, takich jak poziom zmęczenia i senności, zapobiegając w ten sposób możliwym do zdarzenia wypadkom na drogach.

BMW

BMW wykorzystuje ponad 400 aplikacji AI w swoich procesach operacyjnych. Niektóre z najnowszych modeli marki wyposażone są w asystentów osobistych zasilanych sztuczną inteligencją, zwiększających wygodę i bezpieczeństwo kierowców, wykonując szereg zadań w zależności od preferencji i zachowań kierowcy.

Hitachi

Hitachi, lider branży, słynie z wykorzystania sztucznej inteligencji w transporcie. Firma jest dobrze znana z zaawansowanego oprogramowania do predykcyjnej konserwacji floty. Wykorzystując możliwości Internetu Rzeczy i sztucznej inteligencji, Hitachi analizuje ogromne zbiory danych, oferując kompleksowe monitorowanie floty i zapewniając trwałość zasobów floty.

Waymo

Waymo, wcześniej znane jako projekt Google dotyczący samochodów autonomicznych, a obecnie działające jako firma zajmująca się technologią jazdy autonomicznej, wykorzystuje moc sztucznej inteligencji, aby umożliwić korzystanie z funkcji samodzielnego prowadzenia w swojej flocie samochodów dostawczych, taksówek i ciągników siodłowych.

Audi

Audi wykorzystuje sztuczną inteligencję i wizję komputerową do kontroli blachy pojazdu. Te technologie nowej generacji potrafią wykryć nawet najmniejsze pęknięcia na etapie produkcji, umożliwiając firmie wyeliminowanie wadliwych części w gotowych produktach.

Jaka jest przyszłość sztucznej inteligencji w transporcie?

Chociaż sztuczna inteligencja poczyniła już niezwykłe postępy w przekształcaniu krajobrazu transportowego, wciąż zaczyna drapać powierzchnię swoich możliwości. Patrząc w przyszłość, przełomowa rola sztucznej inteligencji w transporcie może znacznie ewoluować, wchodząc głębiej w branżę i coraz bardziej przejmując bardziej złożone obowiązki.

Oczekuje się, że poza automatyzacją i redukcją błędów sztuczna inteligencja stanie się biegła w przewidywaniu nadchodzących trendów, rozpoczynając nową erę proaktywnego podejmowania decyzji. Przyszłość sztucznej inteligencji w transporcie kryje w sobie ogromny potencjał, jeśli chodzi o przedefiniowanie sposobu transportu towarów i pasażerów z jednego miejsca do drugiego.

Co więcej, oczekuje się, że bezpieczeństwo drogowe osiągnie nowy poziom w miarę zbliżania się do realizacji wizji pojazdów w pełni autonomicznych. Według Krajowej Administracji Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego (NHTSA) istnieje sześć poziomów autonomii jazdy, jak pokazano na poniższym obrazku.

Obecnie większość pojazdów napędzanych sztuczną inteligencją mieści się w poziomach od 1 do 3. W ciągu najbliższych lat lub dekady osiągniemy pełną autonomię, w której kierowca będzie mógł zrzec się wszelkiej kontroli nad prowadzeniem i cieszyć się jazdą jak pasażer.

Oprócz pojazdów autonomicznych, systemy zarządzania ruchem oparte na sztucznej inteligencji mają optymalizować mobilność w miastach, zmniejszać zatory w ruchu i zwiększać wydajność sieci transportowych. Od dalszych postępów w pojazdach autonomicznych po integrację sztucznej inteligencji w analizach predykcyjnych na potrzeby planowania infrastruktury – przyszłość zapowiada dalsze badanie potencjału sztucznej inteligencji w zakresie zrewolucjonizowania każdego aspektu branży transportowej.

W miarę postępu technologii możemy spodziewać się coraz bardziej ewoluującej roli sztucznej inteligencji w transporcie, która na nowo zdefiniuje przyszłość przemysłu.

Nasze doświadczenie w usługach rozwoju sztucznej inteligencji

Jeśli wspomniana powyżej transformacyjna rola sztucznej inteligencji w transporcie zainspirowała Cię i chcesz wykorzystać jej możliwości w swojej branży motoryzacyjnej, jesteś we właściwym miejscu, aby odnieść sukces. Wystarczy nawiązać współpracę z niezawodną firmą zajmującą się tworzeniem oprogramowania transportowego, taką jak Appinventiv, która ma znaczną wiedzę specjalistyczną w dostarczaniu usług rozwoju sztucznej inteligencji.

Możemy być Twoim zaufanym dostawcą rozwiązań AI, pomagając Ci usprawnić procesy operacyjne i przybliżyć Cię do celów biznesowych, budując niestandardowe rozwiązania AI dla Twoich konkretnych potrzeb biznesowych.

Oferujemy szeroką gamę rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji dla globalnych przedsiębiorstw dowolnej wielkości w różnych branżach, w tym w transporcie i logistyce. Dzięki zespołowi ponad 150 ekspertów ds. łańcucha dostaw i logistyki dostarczyliśmy ponad 200 oprogramowania do logistyki transportu dla firm na całym świecie. Nasze portfolio jest świadectwem naszych kompetencji w świadczeniu usług rozwoju AI.

Skontaktuj się już teraz z naszymi ekspertami AI w transporcie i wejdź do świata nowoczesnej logistyki, torując drogę wydajnym i inteligentnym rozwiązaniom transportowym dostosowanym do Twoich unikalnych potrzeb biznesowych.

Często zadawane pytania

P. W jaki sposób sztuczna inteligencja zwiększa bezpieczeństwo i ochronę w transporcie?

O. Sztuczna inteligencja zwiększa bezpieczeństwo i ochronę transportu na kilka sposobów:

• Po pierwsze, wykorzystuje zaawansowane algorytmy do szybkiej identyfikacji potencjalnych zagrożeń, wzmacniając ogólne środki bezpieczeństwa i możliwości nadzoru.
• Po drugie, sztuczna inteligencja przyczynia się do bezpieczeństwa środowiskowego poprzez redukcję emisji poprzez optymalizację tras pod kątem efektywności paliwowej.
• Wreszcie sztuczna inteligencja usprawnia procesy pobierania opłat, wykorzystując zaawansowane algorytmy do wykrywania nieuczciwych działań i zapobiegania im.

Łącznie aplikacje AI tworzą solidne i bezpieczne środowisko transportowe, uwzględniając zarówno kwestie bezpieczeństwa, jak i kwestie środowiskowe.

P. W jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w transporcie?

O. Wykorzystywanie sztucznej inteligencji w transporcie to wieloaspektowy proces, który obejmuje gromadzenie i wstępne przetwarzanie różnorodnych danych, szkolenie modeli uczenia maszynowego i opracowywanie algorytmów. Zintegrowana z czujnikami i urządzeniami IoT sztuczna inteligencja przeprowadza analizy w czasie rzeczywistym, podejmuje autonomiczne decyzje i stale udoskonala swoją wydajność poprzez pętle informacji zwrotnej. Ten dynamiczny proces zwiększa bezpieczeństwo, optymalizuje ruch, umożliwia autonomiczne pojazdy i poprawia ogólną efektywność transportu.

P. Jak sztuczna inteligencja wpłynie na transport?

O. Wpływ sztucznej inteligencji na transport jest ogromny i rozpoczyna erę bezprecedensowego postępu. Dzięki wyrafinowanym algorytmom i uczeniu maszynowemu sztuczna inteligencja umożliwia pojazdom bezpieczną nawigację, wykrywanie przeszkód, przestrzeganie przepisów ruchu drogowego i podejmowanie właściwych decyzji. Ta zdolność do transformacji znacznie zmniejsza potrzebę ciągłej interwencji człowieka, przyczyniając się do tworzenia bardziej wydajnych, bezpiecznych i inteligentnych systemów transportowych. Od pojazdów autonomicznych na drogach po zarządzanie ruchem oparte na sztucznej inteligencji – wpływ sztucznej inteligencji może na nowo zdefiniować sposób, w jaki się poruszamy i współdziałamy z ekosystemem transportowym.